FIRE 75.00 PAD Buy and Hold

Piano d’Azione Dettagliato Buy and Hold

La tua richiesta è eccellente e molto chiara. Aggiungere la strategia “Buy and Hold” come benchmark nel report di backtest è una funzionalità fondamentale per qualsiasi piattaforma di trading seria. Permette all’utente di rispondere immediatamente alla domanda più importante: “La mia strategia ha battuto il mercato?”

Per implementare questa funzionalità in modo pulito e robusto, dobbiamo intervenire in tre punti chiave del nostro flusso di backtesting.

Il Mio Piano di Azione

1. Fase 1: Calcolo del Benchmark (nel BacktestWorker)

   • Il posto più logico ed efficiente per calcolare la performance del “Buy and Hold” è nel BacktestWorker. Questo worker ha già a disposizione il DataFrame completo con i dati storici del ticker per il periodo richiesto.
   • Dopo che il BacktestEngine ha terminato di eseguire la strategia dell’utente, aggiungeremo una piccola funzione nel worker che calcola il ritorno del “Buy and Hold” (semplicemente (ultimo prezzo di chiusura / primo prezzo di chiusura) - 1).

2. Fase 2: Trasmissione dei Dati (dal BacktestWorker alla UI)

   • Il BacktestWorker attualmente emette un segnale con un dizionario di results che contiene le metriche della strategia dell’utente (es. Ritorno Totale, Sharpe Ratio, etc.).
   • Aggiungeremo una nuova chiave a questo dizionario, ad esempio buy_and_hold_return, per trasmettere il valore del benchmark che abbiamo calcolato.

3. Fase 3: Visualizzazione nel Report (nel BacktestTabWidget e BacktestStatsModel)

   • Il BacktestTabWidget riceve il dizionario dei risultati. Dovrà estrarre il nuovo valore buy_and_hold_return.
   • Infine, modificheremo il BacktestStatsModel, il modello dati che popola la tabella del report, per aggiungere una nuova riga fissa chiamata “Buy and Hold Return [%]” e visualizzare il valore ricevuto.

Questo approccio è modulare e isola le responsabilità: il worker calcola, il widget riceve e il modello visualizza.

File Necessari per l’Implementazione

Per procedere con questo piano, ho bisogno di analizzare e modificare i seguenti file:

1. fire/synapses/backtest/backtest_worker.py (v.3.2): Qui aggiungeremo la logica di calcolo del benchmark.
2. fire/synapses/backtest/backtest_tab_widget.py (v.8.1): Questo widget orchestra la ricezione dei dati e l’aggiornamento del modello.
3. fire/ui_components/models/backtest_stats_model.py (v.1.1): Questo è il modello dati della tabella del report, dove aggiungeremo la nuova riga.

Una volta che mi avrai fornito questi tre file, inizierò con la modifica del BacktestWorker per implementare il calcolo.